[發(fā)明專利]人臉分割方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011392990.X
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112330696B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發(fā)明（設計）人: 于曉康;黃娜;王沖
• 申請（專利權(quán)）人: 青島大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 劉新雷

本申請公開了一種人臉分割方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。其中，方法包括利用特征提取網(wǎng)絡提取待處理人臉圖像的多個語義特征和多個細節(jié)特征。將各語義特征和各細節(jié)特征輸入至預先構(gòu)建的注意力網(wǎng)絡模型得到輸出特征圖；注意力網(wǎng)絡模型用于將各語義特征和各細節(jié)特征的輸出通道數(shù)調(diào)整為相同值，基于空間注意力和通道注意力、按照特征所屬網(wǎng)絡層數(shù)由高到低，對輸出通道數(shù)相同的每兩個特征進行處理，以將語義特征融合至細節(jié)特征中。對輸出特征圖進行預測處理得到人臉分割結(jié)果，從而可有效解決人臉圖像中弧度較大的邊緣分割精度不高的問題，顯著提高人臉分割精度。

技術(shù)領域

本申請涉及人工智能技術(shù)領域，特別是涉及一種人臉分割方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

通俗來講，人臉分割就是將一張圖像中的人臉部分精確分割出來，專門將人臉部分摳圖出來，對于不同發(fā)型等對人臉造成不同的遮擋情況，也能精確的分割。目前有很多基礎方法可以應用于人臉識別、換臉、人臉修圖等任務中來實現(xiàn)人臉分割的功能，人臉分割算法是很多任務的基礎算法，可以應用到人臉識別、換臉、人臉修圖等任務中。在眾多方法中，深度學習方法由于其獨特的優(yōu)勢而被廣泛應用在人臉分割中。

對于現(xiàn)有的人臉分割方法來講，可以理解的是，由于人臉發(fā)型的不同、服飾的不同、拍攝時角度光線的不同均會對人臉造成不同的遮擋，給人臉分割帶來難度，尤其是在弧度較大的邊緣分割不精確。例如對于人臉的發(fā)際線弧度來說，發(fā)際線的曲線弧度平緩比較好分割，曲線弧度較大時就無法精確分割，而且齊劉海和斜劉海對人臉會造成不同的遮擋不同。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┝艘环N人臉分割方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)，解決了人臉圖像中弧度較大的邊緣分割精度不高的問題，有效提高人臉分割精度。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供以下技術(shù)方案：

本發(fā)明實施例一方面提供了一種人臉分割方法，包括：

利用特征提取網(wǎng)絡提取待處理人臉圖像的多個語義特征和多個細節(jié)特征；

將各語義特征和各細節(jié)特征輸入至預先構(gòu)建的注意力網(wǎng)絡模型，得到輸出特征圖；所述注意力網(wǎng)絡模型用于將各語義特征和各細節(jié)特征的輸出通道數(shù)調(diào)整為相同值，基于空間注意力和通道注意力、按照特征所屬網(wǎng)絡層數(shù)由高到低對輸出通道數(shù)相同的每兩個特征進行處理，以將各語義特征融合至各細節(jié)特征中；

對所述輸出特征圖進行預測處理，得到人臉分割結(jié)果。

可選的，所述將各語義特征和各細節(jié)特征的輸出通道數(shù)調(diào)整為相同值包括：

利用第一預設尺寸卷積將各語義特征和各細節(jié)特征的輸出通道數(shù)調(diào)整為相同值，得到各特征對應的初始特征圖；

利用最鄰近插值操作增大各初始特征圖的圖像尺寸。

可選的，所述將各語義特征和各細節(jié)特征的輸出通道數(shù)調(diào)整為相同值包括：

利用第二預設尺寸卷積將各細節(jié)特征的輸出通道數(shù)調(diào)整為相同值，得到各細節(jié)特征對應的初始特征圖；

基于各輸出通道的權(quán)重值將各語義特征的輸出通道數(shù)調(diào)整為相同值。

可選的，所述對所述輸出特征圖進行預測處理，得到人臉分割結(jié)果包括：

基于所述框體截取特征區(qū)域方法，利用一次調(diào)整框截取所述輸出特征圖，預測所述輸出特征圖的分類和二次調(diào)整框；

基于所述框體截取特征區(qū)域方法，利用所述二次調(diào)整框截取所述輸出特征圖，預測三次調(diào)整框；

基于所述框體截取特征區(qū)域方法，利用所述三次調(diào)整框截取所述輸出特征圖，預測人臉分割并得到人臉分割結(jié)果。

可選的，所述基于所述框體截取特征區(qū)域方法，利用所述三次調(diào)整框截取所述輸出特征圖包括：